音频信号篡改检测与恢复的数字水印算法

音频信号篡改检测与恢复的数字水印算法

李建 1.2

1. 国家消防工程技术研究中心 天津 300380 2. 天津盛达安全科技有限责任公司 天津 300380

摘要：本文涉及一种用数字音频水印进行语音信号篡改检测与恢复的方法，该方法将原始信号的压缩版本作为水印信号，因此该水印信号不包含其他的冗余信息，在恢复时也不需要其他与原始信号相关的信息，因而该水印具有自恢复性。根据数字水因信号的冗余性，水印信息被嵌入到信号最低有效位中（least significant bits, LSBs）。水印信号可以准确定位信号破碎区域并对其进行恢复。水印信号在能保持较高的信噪比的同时还能够有令人满意的恢复 效果。

关键词：音频；篡改；检测；恢复

一、引言

数字水印技术的原理为利用图像及声音等媒体信号的冗余性，在原始信号中嵌入有关的信息来保护原始信息，根据使用范围和意义的不同，这种嵌入的信息可以是关于数字信号的版权信息，也可以是由原信号压缩得到的码率比较小的水印。嵌入的信号能很好的隐藏在原始信号下不易被察觉，不会对原始水印造成影响。这种技术能够在一定程度上保护数字信号的版权，也能利用嵌入水印的特性尽可能的对受到破坏的信息进行恢复，由此达到抵挡恶意攻击的目的。

二、算法解析

本算法分为水印的嵌入过程和水印的提前恢复部分

1、水印的嵌入过程为：

（1）将原始信号分帧，该发明采用的方法是将信号相邻n个采样点分为一帧，帧与帧之间没有重叠部分。

（2）对帧进行分组，记每一个帧组中包含m个帧。记原始信号中共有N个采样点，而通常情况下N并不是 的整数倍，对于这种情况，为了简化后面的处理，对原始信号进行补零。

（3）分帧结束后，将原始数据进行压缩，使用的方法是对原始信号的幅度值除以系数c，得到压缩后的数据。

（4）通过随机数算法，打乱帧的顺序，并将相邻的m个帧组成一个帧组。

（5）对上述数据向量进行线性变换，得到未量化的参照值。而随机的帧序列是又一个随机数种子生成的，在嵌入水印过程又提取水印过程中，双方采用同一个种子，则可以保证嵌入/提取过程中操作的帧组是同一的帧组。

（6）对参照值进行量化操作。

（7）把一帧的序号（64bits表示），320bits的五层最高有效位，以及345bits的参照值放入一个哈希函数中，来产生一个31位长的哈希序列。随机生成一个哈希序列，对于每一帧，使用自身数据相关的哈希序列与随机序列异或生成定位数据。

（8）随机生成一个31位长的哈希序列，对于每一帧，使用自身数据相关的31位哈希序列与随机序列异或生成的31位数据作为定位数据。

（9）将31位定位数据与前文中提到的345位参照值数及8位补零数据一同组成384位替代六层最低有效位数据的水印数据。

图1 水印的嵌入流程图

2、水印的提取恢复过程为：

（1）对信号进行分帧分组后，提取信号六位最低有效位，并将每个帧中的最低有效位数据分为两组，一组是用于恢复数据的参照值，另外一组是定位篡改区域的定位数据。每帧中的六位最低有效位共计384位，而其中用于恢复数据的参照值共计345位，而定位数据有31位，篡改区域定位的第一步就是抽取原始数据中31位定位数据。

（2）得到31位定位数据后，抽取十层最高有效位640位内的内容，与这帧的序号64位，以及345位参照值一同，放入哈希函数中计算出一个31位长的哈希序列。通过定位数据判断某帧是否被破坏

（3）经过哈希函数得到的31位哈希序列再与提取的31位哈希序列进行异或运算，得到最终31位定位数据。如果在受损定位后发现某个帧组的全部帧都没有受损，那么恢复过程将跳转到下一个帧组。

（4）判断某帧是否被破坏。

（5）接收方接收一个信号后，通过与嵌入方相同的随机种子生成嵌入方嵌入水印的帧分组排序，进而获得分组信息。

（6）如果在受损定位后发现某个帧组的全部帧都没有受损，那么恢复过程将跳转到下一个帧组。

（7）将提取方提取出的量化参照值经过处理后得到未量化的参照值。

（8）通过计算得出受破损区域内的信号数据。

（9）标准化篡改恢复信号。

图 2 水印的提取恢复流程图

三、总结

水印技术在图像领域有一定程度的发展，但是同类算法在音频领域内并不多见。传统的水印认证技术着重于检测信号是否遭受过破坏，测试信号的完整性，不能进一步准确高效的处理音频信号并将其修复。此算法可准确定位语音受损部分，并进行恢复。

参考文献：

[1] Cox IJ, Mliier ML,The first 50 years of electronic watermarking, J Appl Signal Process 56(2):225-230, 2002

[2] Ozer H, Sankur B, Memon N, An SVD-based audio watermarking technique, In:Proceedings of the 7th ACM workshop multimedia security, New York:51-56, 2005

[3] El-Samie EFA, An efficient singular value decomposition algotithm for digital audio watermarking, Int J Speech Technol 12(1):27-45, 2009

作者简介：李建（1990—），女，汉族，河北人，软件工程师，研究方向：软件研发、算法设计。